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公开(公告)号:CN113642850B
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202110819394.3
申请日:2021-07-20
发明人: 黄霆 , 曹锦晖 , 陈葛亮 , 李伟伦 , 郑桐林 , 白阳 , 项恺 , 李俊 , 何浩民 , 钱天能 , 陈益哲 , 戴丽媛 , 顾伟华 , 姜吉祥 , 季媛媛 , 朱忆洋 , 臧志斌 , 赵建伟 , 赵光 , 姚可筠 , 王震 , 吴献立 , 姚硕 , 施忠民
IPC分类号: G06Q10/067 , G06Q10/10 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开一种面向配电网规划的数据融合方法及终端,通过对获取到的多源数据进行校验,得到校验后的数据,对校验后的数据进行模型适配,根据确定的与其适配的数据模型将校验后的数据转换成网架模型数据,最后根据该网架模型数据建立配电网网架模型,能够生成专门面向配电网规划业务的配电网网架模型,同时实现了对多源数据的融合,打通了数据收集源头部门数据标准不一、共享不足的壁垒,以此充分应用了多源数据,结合配电网网架模型,能够更直观地展示配电网层次结构,提升了配电网规划工作的精益化。
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公开(公告)号:CN113642850A
公开(公告)日:2021-11-12
申请号:CN202110819394.3
申请日:2021-07-20
发明人: 黄霆 , 曹锦晖 , 陈葛亮 , 李伟伦 , 郑桐林 , 白阳 , 项恺 , 李俊 , 何浩民 , 钱天能 , 陈益哲 , 戴丽媛 , 顾伟华 , 姜吉祥 , 季媛媛 , 朱忆洋 , 臧志斌 , 赵建伟 , 赵光 , 姚可筠 , 王震 , 吴献立 , 姚硕 , 施忠民
摘要: 本发明公开一种面向配电网规划的数据融合方法及终端,通过对获取到的多源数据进行校验,得到校验后的数据,对校验后的数据进行模型适配,根据确定的与其适配的数据模型将校验后的数据转换成网架模型数据,最后根据该网架模型数据建立配电网网架模型,能够生成专门面向配电网规划业务的配电网网架模型,同时实现了对多源数据的融合,打通了数据收集源头部门数据标准不一、共享不足的壁垒,以此充分应用了多源数据,结合配电网网架模型,能够更直观地展示配电网层次结构,提升了配电网规划工作的精益化。
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公开(公告)号:CN112084713A
公开(公告)日:2020-12-15
申请号:CN202010939196.6
申请日:2020-09-09
申请人: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 东南大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06F30/18 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
摘要: 本发明公开了一种单电源辐射状配电网负荷开关状态辨识方法,包括以下步骤:步骤1,建立配电网中各支路阻抗、各负荷开关状态变量、各负荷大小的量测量以及伪量测量与配电网末端节点电压幅值的函数关系,形成以负荷开关状态为状态量,配电网末端节点电压幅值为量测量的量测方程;步骤2,根据最小二乘估计法,以配电网中覆盖TTU的节点为量测点,以某一时刻所有量测点的电压幅值实测值和计算值之差平方和最小为目标函数,建立优化方程;步骤3,采用遗传算法求解优化方程,得出最优解,所得自变量为负荷开关状态辨识结果。本发明的有益效果:本发明通过部分或全部覆盖的TTU,快速准确地辨识单电源辐射状配电网中负荷开关的状态。
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公开(公告)号:CN112084713B
公开(公告)日:2022-07-01
申请号:CN202010939196.6
申请日:2020-09-09
申请人: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 东南大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06F30/18 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
摘要: 本发明公开了一种单电源辐射状配电网负荷开关状态辨识方法,包括以下步骤:步骤1,建立配电网中各支路阻抗、各负荷开关状态变量、各负荷大小的量测量以及伪量测量与配电网末端节点电压幅值的函数关系,形成以负荷开关状态为状态量,配电网末端节点电压幅值为量测量的量测方程;步骤2,根据最小二乘估计法,以配电网中覆盖TTU的节点为量测点,以某一时刻所有量测点的电压幅值实测值和计算值之差平方和最小为目标函数,建立优化方程;步骤3,采用遗传算法求解优化方程,得出最优解,所得自变量为负荷开关状态辨识结果。本发明的有益效果:本发明通过部分或全部覆盖的TTU,快速准确地辨识单电源辐射状配电网中负荷开关的状态。
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公开(公告)号:CN111652413B
公开(公告)日:2022-06-24
申请号:CN202010432239.1
申请日:2020-05-20
申请人: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
摘要: 本发明公开了基于多Agent分布式海量数据处理的工业电力负荷预测方法,包含海量高维数据预处理、多Agent分布式处理器、基因表达式编程算法模型训练及预测。海量高维数据预处理通过缺失数据补充或删除,并对特征影响因素进行权重计算,得到加权工业电力负荷矩阵;多Agent分布式处理器将经过预处理后的数据分组,将各组数据放置在不同的Agent中分别输入到基因表达式编程算法模型中进行训练,并输入待预测日的特征向量,计算输出各组预测负荷值;基因表达式编程算法模型训练及预测将分组后的历史数据作为训练集对该模型进行训练,训练完成后将待预测日输入模型,得到预测值并输出。本发明降低了海量高维数据处理的难度,提高了预测的速度和准确度。
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公开(公告)号:CN111652413A
公开(公告)日:2020-09-11
申请号:CN202010432239.1
申请日:2020-05-20
申请人: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
摘要: 本发明公开了基于多Agent分布式海量数据处理的工业电力负荷预测方法,包含海量高维数据预处理、多Agent分布式处理器、基因表达式编程算法模型训练及预测。海量高维数据预处理通过缺失数据补充或删除,并对特征影响因素进行权重计算,得到加权工业电力负荷矩阵;多Agent分布式处理器将经过预处理后的数据分组,将各组数据放置在不同的Agent中分别输入到基因表达式编程算法模型中进行训练,并输入待预测日的特征向量,计算输出各组预测负荷值;基因表达式编程算法模型训练及预测将分组后的历史数据作为训练集对该模型进行训练,训练完成后将待预测日输入模型,得到预测值并输出。本发明降低了海量高维数据处理的难度,提高了预测的速度和准确度。
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公开(公告)号:CN118316051A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410425275.3
申请日:2024-04-10
申请人: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
IPC分类号: H02J3/06 , H02J3/14 , H02J3/46 , G06F18/2431 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/27 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于分布式光伏发电与台区负荷的相关性分析方法及系统,该方法包括:从多种数据来源采集至少一年内的台区负荷功率历史数据、台区范围内辐照度数据以及台区内分布式光伏发电功率历史数据;将采集的历史数据进行预处理,并基于所述样本数据进行分类提取,得到处理后的样本数据,根据台区光伏装机容量与台区最大负荷之比,得到台区光伏渗透率;计算每个台区辐照度数据平均变化率,得到台区辐照度平均变化率结果;将光伏渗透率和辐照度平均变化率作为特征量,相关系数结果作为线性回归分析的目标量,分析光伏渗透率和辐照度变化率对于相关系数的影响。本发明针对分布式光伏不同渗透率下的台区进行了区别分析,得到的分析结果更准确。
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